ggplot2

Bibliotecas usadas:

library(tidyverse)
library(plotly)
library(ggrepel)
library(PerformanceAnalytics)
library(reshape2)

barplot

A coluna perfil é categórica e definimos a ordem das colunas no histograma passando um vetor para factor com a ordem desejada:

perfil = read.csv('data/perfil.csv')
levels = c("Conservador","Moderado","Agressivo")
perfil$perfil = factor(perfil$perfil, levels=levels)

ggplot(data = perfil) + geom_bar(aes(x=perfil))

Adicionado diversas opções:

ggplot(data = perfil) +
  geom_bar(aes(x=perfil), fill="blue", color="red") +
  geom_text(aes(x=perfil, label = ..count..), stat="count",vjust = -1) +
  labs(title="Investidores",x="Categoria",y="Quantidade", caption="Banco Bom") +
  theme_light() # para trocar o fundo

Rotacionado

ggplot(data = perfil) +
  geom_bar(aes(x=perfil), fill="blue", color="red") +
  geom_text(aes(x=perfil, label = ..count..), stat="count",hjust = -1) +
  labs(title="Investidores",x="Categoria",y="Quantidade", caption="Banco Bom") +
  coord_flip() +
  theme_light() # para trocar o fundo

histograma

histograma básico:

sp = read.csv('data/sp.csv')
ggplot(data = sp) + geom_histogram(aes(x=idh))

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

Histograma com mais opções:

ggplot(data = sp) + 
  geom_histogram(aes(x=idh), bins=100) +
  theme_minimal()

scatterplot

Scatterplot básico:

atlas = read.csv('data/atlas.csv')
ggplot(data = atlas) + geom_point(aes(x=renda, y=escolaridade))

Estradificação usando a idade:

ggplot(data = atlas) + geom_point(aes(x=renda, y=escolaridade,size=idade))

Estradificação usando a idade e mais uma dimensão de mortalidade:

ggplot(data = atlas) + 
  geom_point(aes(x=renda, y=escolaridade,size=idade,shape = mortalidade > 18)) +
  theme_bw()

Adicionado linha de tendência:

ggplot(data = atlas) + 
  geom_point(aes(x=renda, y=escolaridade)) +
  geom_smooth(aes(x=renda, y=escolaridade)) +
  theme_bw()

## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'

Marcando os pontos com a idade usando a função geom_text_repel:

ggplot(data = atlas) + 
  geom_point(aes(x=renda, y=escolaridade)) +
  geom_text_repel(aes(x = renda, y = escolaridade),label = atlas$idade) +
  theme_bw()

## Warning: ggrepel: 25 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps

Se ao invés de geom_text_repel usarmos ggplotly, asism quando passamos o mouse em cima é mostrada a idade:

ggplotly(
  ggplot(data = atlas) + geom_point(aes(x=renda, y=escolaridade, label = idade)) 
)

## Warning: Ignoring unknown aesthetics: label

Correlações das colunas 3 até a coluna 11 usando chart.Correlation :

chart.Correlation(atlas[, 3:11], histogram = T)

Correlações usando ggplot:

correlacoes <- cor(atlas[, 3:11])
correlacoes <- melt(correlacoes)

ggplot(correlacoes) +
  geom_tile(aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) +
  labs(x = NULL,y = NULL)

Trocando as cores:

ggplot(correlacoes) +
  geom_tile(aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) +
  geom_text(aes(x = Var1, y = Var2, label = round(value,2))) +
  labs(x = NULL,y = NULL) +
  scale_fill_gradient2(low = "darkblue", 
                       mid = "white", 
                       high = "darkred",
                       midpoint = 0)

### Boxplot

atlas_long <- melt(atlas[, c(2,5,6)], id.vars = "distritos")
ggplot(atlas_long) +
  geom_boxplot(aes(x = variable, y = value, fill = variable))

gráfico de linha

Gráfico de linha básico:

covid = read.csv('data/covid.csv')
ggplot(data = covid) + geom_line(aes(x=t, y=cumulative_cases, color = country))